SKILLEMALL.ai

AC zeko

Используйте, когда пользователю нужно фактически использовать Zeko или создавать на его основе: взаимодействие с Bridge CLI или Bridge SDK, получение средств из тестовой сети, поиск нужных конечных точек Zeko и Mina, выполнение GraphQL или curl-запросов, понимание ролей секвенсора и архивного узла или создание zkApps на Zeko с помощью o1js или OCaml. Этот навык предназначен для общедоступных рабочих процессов пользователей и разработчиков, особенно для автоматизации, управляемой терминалом и не связанной с браузером.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a user needs to actually use or build on Zeko: bridge with Br…»

Use when a user needs to actually use or build on Zeko: bridge with Bridge CLI or Bridge SDK, get testnet funds, find the right Zeko and Mina endpoints, run GraphQL or curl queries, understand sequencer and archive-node roles, or build zkApps on Zeko with o1js or OCaml. This skill is for public user and builder workflows, especially terminal-driven and non-browser automation flows.

ClawHub Agent Skills автор: Hebilicious v0.0.1-main.18.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 502 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователю нужно фактически использовать Zeko или создавать на его основе: взаимодействие с Bridge CLI или Bridge SDK, получение средств…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 502 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 384 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This Zeko skill matches its blockchain automation purpose, but it asks agents to use private keys and tokens with unpinned command-line tools and transaction commands without enough safety guardrails.
    LLM: suspicious (high) · 9 сент. 2026 г.